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Titlebook: Handbuch Virtualit?t; Dawid Kasprowicz,Stefan Rieger Book 2020 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2020 Simul

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樓主: HAND
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發(fā)表于 2025-3-30 09:57:42 | 只看該作者
his paper describes the main characteristics of some multilabel classification methods and applies five methods to protein classification problems. For an experimental comparison of these methods, traditional machine learning techniques are used. The paper also compares different evaluation metrics used in multilabel problems.
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發(fā)表于 2025-3-30 14:49:20 | 只看該作者
Gabriele Gramelsbergernised division of labour in the network. The experiments were run in simulation. We developed a new type of simulator for this purpose. Key features of our work are cross-layer design and exploitation of inter-node interactions. No explicit negotiation between the agents takes place.
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發(fā)表于 2025-3-30 16:52:58 | 只看該作者
Smart Factorys verschwimmen und zunehmend integriert betrachtet werden müssen..Kern dieses Beitrags ist ein Beschreibungsmodell für die unterschiedlichen Gestaltungsfelder einer Smart Factory unter besonderer Berücksichtigung des Einflusses der Virtualisierung und die Verortung aktueller Forschungsaktivit?ten in diesem Modell.
54#
發(fā)表于 2025-3-30 23:47:42 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 01:01:04 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 05:50:31 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 10:30:38 | 只看該作者
Digitales Geld und virtuelles Geldn Zusammenhang lesen. Der antizipierte Verlust dieses K?rpers im Zuge dieses Prozesses wiederum wirft Fragen zur Akzeptanzsicherung des digitalen virtuellen Geldes auf, die hier ebenfalls diskutiert werden sollen.
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發(fā)表于 2025-3-31 13:31:46 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 21:01:58 | 只看該作者
tudien sehr unterschiedliche Schaupl?tze in den Blick genommen, die in der Lebenswelt verankert sind: Diese reichen von der P?dagogik bis zur Medizin, von der Kunst bis zur Industrie, von einer ver?nderten Kriegsführung bis zu alternativen Konzepten von Autorschaft..978-3-658-16342-6
60#
發(fā)表于 2025-4-1 01:22:08 | 只看該作者
Dawid Kasprowicz-based features. Experiments have shown that RFMirTarget achieves a Matthew’s correlation coefficient nearly 48% greater than the performance reported for the MultiMiTar, which was trained upon the same data set. In addition, tests performed with RFMirTarget reinforce the importance of the seed region for target prediction accuracy.
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